高性能PHP学习--基准测试技术
一、基准测试工具
基准测试工具提供在各种不同的模拟用户请求发生时有关Web服务器响应的统计信息。它们允许我们模拟任意数量的请求Web服务器上某个特定Web文档的用户,更重要的是,它允许我们模拟任意数量的用户同时访问Web服务器上的文档(并发请求)。
例如,每个工具提供的信息都与下列内容有关:1、响应一个请求所花费的总时间
2、来自服务器的总响应大小
3、Web服务器每秒可以处理的请求总数
二、Apache Benchmark
在这里我向大家介绍一下Apache Benchmark(ab/ab2)工具。
这是一个最著名的基准测试工具之一,它是默认的Apache安装的一部分,能够通过模拟对特定URL的任意数量请求来对Web服务器进行负载测试。ab工具提供以下信息:
1、传输的总数据大小(以字节为单位)
2、Web服务器在模拟流量下每秒可以支持的请求总数
3、完成一个请求所花费的最长时间(以毫秒为单位)
4、完成一个请求所花费的最短时间(以毫秒为单位)
注:在ubuntu操作系统中运行的是ab命令,而笔者使用的是opensuse,此系统下使用的命令是ab2.所以笔者在操作的时候使用的是ab2命令,但是为了方便,写的时候一律写ab命令。
使用ab工具还可以运行很多不同的负载模拟,例如:
1、对Web文档的模拟请求
2、指定时间内的请求
3、打开Keep-Alive时的请求
最重要的是,Apache Benchmark是独立与Apache Web服务器的,从而可以在运行ab的同时使运行此工具的
计算机上的Web服务器处于非活动状态。
三、安装Apache Benchmark
在linux/Unix系统下,只要安装了apache之后就可以使用ab命令了。
在windows下,用户可以打开http://httpd.apache.org/。加载此页后,单击页面左侧的"Download from a mirror"(从镜像下载)链接,找到适合你的系统的相应下载程序包,即Window 32 Binary版本,然后下载。
当程序包下载完后,就可以运行安装向导在系统的任意位置上安装软件。我将Apache安装再默认位置C:\Program Files\Apache Software Foundation,但也可以安装在系统的任意位置。此处所选择的位置就是APACHE_HOME引用所指向的位置。
现在,打开
四、使用ab命令
现在,让我们来使用ab这个工具吧。(基准测试以www.example.com为例)
所有ab命令的组成遵循此结构:
ab [options] [full path to web document]
例:
ab -n 1 http://www.example.com/
n表示再指定的URL上执行的请求数。在这个例子里,ab只请求Web文档一次,但是n的值可以是小于50000的任意数字。默认情况下,n设置为1。
该命令的下一部分是URL部分。对于刚刚执行的命令,URL为http://www.example.com/。如果选择测试此域中的某个文档,如test.php(并不存在),则URL为:http://www.example.com/test.php
执行上面命令的结果如下图所示:
1、服务器信息
包含Web服务器运行的软件、主机名和服务器监听的端口号。
2、脚本信息
包含有关运行模拟的Web文档的信息。Document Path包含请求的文档,而Document Length包含所有HTML、图像、CSS、JS以及响应中任何内容的字节数总和。
3、连接信息
包含信息的主体。它回答了诸如“收到请求响应需要多长时间?”、“返回了多少数据?”之类的信息,最重要的是它回答了“处理文档时Web服务器可以支持多少用户?”。
下表提供了此部分数据的完整列表和描述。
ab响应描述
4、连接指标细目分类最后一个部分包含一个表,其中包含Connect、Processing、Waiting以及Total字段。这些字段告诉我们请求在每个过程状态中所需的时间。我们最感兴趣的是Total字段及其最大、最小值列。
ab选项标记
下面结合上面的标记进行一些测试
1、并发测试
模拟一个并发测试,同时对Web服务器进行10个并发请求,直到进行到100个请求位置。使用c标记时的一项警告是让使用的值小于等于要进行的请求总数n。
例:ab -n 100 -c 10 http://www.example.com
ab命令响应如下图

www.example.com的并发模拟结果
通过模拟的并发请求,我们可以看到Request per second字段,并注意到Web服务器每秒可以支持 个请求(用户)。分析Connection Metrics的Total min和max列,我们注意到再10个并发请求的指定流量负载下,最快的响应为371毫秒,而最慢的请求花了575毫秒。
但是,我们知道流量不会只是持续1、2或3秒,高流量可能会持续几分钟、几小时,甚至是几天。下面让我们运行一个模拟来测试一下。
2、时间测试
t标记可以检查在任何时间内Web服务器执行的情况。
下面我们使用以下命令来模拟10个用户在20秒的时间内同时访问网站:
ab -c 10 -t 20 http://www.example.com/
注:该命令不包含n标记,但默认情况下包含该标记并且使用t选项时ab将其值设置为50000。某些情况下,使用t选项时,最大请求数可能会达到50000,此时模拟结束。
ab命令响应如下图
此模拟的结果指出,当10个并发用户在20秒的时间内请求Web文档时性能会下降。最快速的满足请求花费了464毫秒,而最慢速的请求花费了1890毫秒。
五、ab陷阱
使用ab时有几点警告。
1、再看看上面执行的命令,就会注意到在域名的结尾有一个反斜杠。如果你不请求该域中的特定文档,则这个反斜杠是必需的。
2、ab还可能会由于其传递给Web服务器的用户代理值而被某些Web服务器阻止,因此在这些情况下,可能收不到任何数据。如果要解决这个问题,请使用可用的选项标记之一-H,来提供你的请求中自定义浏览器标头信息。

PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

PHP는 현대화 프로세스에서 많은 웹 사이트 및 응용 프로그램을 지원하고 프레임 워크를 통해 개발 요구에 적응하기 때문에 여전히 중요합니다. 1.PHP7은 성능을 향상시키고 새로운 기능을 소개합니다. 2. Laravel, Symfony 및 Codeigniter와 같은 현대 프레임 워크는 개발을 단순화하고 코드 품질을 향상시킵니다. 3. 성능 최적화 및 모범 사례는 응용 프로그램 효율성을 더욱 향상시킵니다.

phphassignificallyimpactedwebdevelopmentandextendsbeyondit

PHP 유형은 코드 품질과 가독성을 향상시키기위한 프롬프트입니다. 1) 스칼라 유형 팁 : PHP7.0이므로 int, float 등과 같은 기능 매개 변수에 기본 데이터 유형을 지정할 수 있습니다. 2) 반환 유형 프롬프트 : 기능 반환 값 유형의 일관성을 확인하십시오. 3) Union 유형 프롬프트 : PHP8.0이므로 기능 매개 변수 또는 반환 값에 여러 유형을 지정할 수 있습니다. 4) Nullable 유형 프롬프트 : NULL 값을 포함하고 널 값을 반환 할 수있는 기능을 포함 할 수 있습니다.

PHP에서는 클론 키워드를 사용하여 객체 사본을 만들고 \ _ \ _ Clone Magic 메소드를 통해 클로닝 동작을 사용자 정의하십시오. 1. 복제 키워드를 사용하여 얕은 사본을 만들어 객체의 속성을 복제하지만 객체의 속성은 아닙니다. 2. \ _ \ _ 클론 방법은 얕은 복사 문제를 피하기 위해 중첩 된 물체를 깊이 복사 할 수 있습니다. 3. 복제의 순환 참조 및 성능 문제를 피하고 클로닝 작업을 최적화하여 효율성을 향상시키기 위해주의를 기울이십시오.

PHP는 웹 개발 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 Python은 데이터 과학, 기계 학습 및 자동화 스크립트에 적합합니다. 1.PHP는 빠르고 확장 가능한 웹 사이트 및 응용 프로그램을 구축하는 데 잘 작동하며 WordPress와 같은 CMS에서 일반적으로 사용됩니다. 2. Python은 Numpy 및 Tensorflow와 같은 풍부한 라이브러리를 통해 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 뛰어난 공연을했습니다.


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